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《赤峰学院学报(自然科学版)》2020,(4)
为了提高对乒乓球的量化训练指导能力,需要进行不同力度下乒乓球反弹轨迹跟踪识别,提出基于视觉特征提取和空间区域像素特征匹配的不同力度下乒乓球反弹轨迹智能识别方法.构建乒乓球反弹轨迹的图像信息采样模型,在不同的力度下进行乒乓球反弹轨迹的图像信息虚拟重建,采用空间三维区域重建方法进行不同力度下乒乓球反弹轨迹的图像特征提取,构建乒乓球反弹轨迹图像的边缘轮廓特征提取模型,结合视觉特征提取和空间区域分块模板匹配方法进行像素特征匹配,根据特征匹配结果求得乒乓球反弹轨迹的相似度特征量,根据尺度分解方法实现不同力度下的乒乓球反弹轨迹智能识别.仿真结果表明,采用该方法进行不同力度下乒乓球反弹轨迹识别的智能性较好,特征分辨能力较强. 相似文献
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为了实现高速公路场景下天气图像的准确识别,文章提出了一种基于语义分割的高速公路天气识别方法,通过设计一种结合语义分割模型提取道路区域特征的方法,构建了基于语义分割的结合道路天气图像全局特征及道路特征的融合网络,实现对高速公路的天气识别。在道路预处理阶段,应用具有密集连接结构的多尺度特征提取模块DASPP到Deep Labv3+网络,增大模型在不同尺度特征上的分辨率密集程度和特征图在不同维度的感受野,进而有效改善道路提取的效果。在特征提取阶段,基于引入深度可分离卷积层的Xception网络,设计了天气特征提取网络WFCN,分别提取输入图像和道路区域图像的全局天气特征和道路天气特征并进行融合分类,有效降低模型参数量和运算量,并增强模型的性能。在构建的高速公路数据集上,对设计的算法分别进行了消融实验和对比实验,实验结果证明了该算法的有效性及相比现有天气识别算法的优越性。 相似文献
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数据库访问是实现数据挖掘和信息查询的关键技术,传统的数据库访问方法采用关联规则矢量特征提取方法,对大数据差异状态数据库的链路匹配性能不好,访问过程中的数据聚类误差较大。提出一种基于数据链模板匹配的数据库优化访问技术,首先进行数据库的数据结构分析和访问系统的总体结构构建,然后进行数据库访问特征信息流模型构建和特征提取,并采用数据链模板匹配方法进行数据库访问的关联规则信息索引,以提高数据访问过程中的匹配性能。仿真实验结果表明,采用该方法进行数据库访问,数据索引过程中的特征匹配性能较好,数据召回率较高,访问精度较好。 相似文献
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在云计算环境下,对高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据进行优化融合处理,以提高数据的访问和调度性能。传统方法采用模糊C均值算法进行数据融合处理,随着数据特征之间的模糊性增强,导致对虚拟化云数据的融合和识别能力下降。提出一种基于面向服务构架中心聚类的高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据融合算法。首先构建高职院校信息管理虚拟化云数据分布存储结构模型,然后进行数据的状态特征提取和数据聚类处理。实验结果表明,采用面向服务构架中心聚类方法能实现对虚拟化云数据的中心融合处理,提高数据的访问和调度性能。 相似文献
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提出一种基于自相关模板匹配的云环境下大规模多媒体数据特征重构挖掘方法,进行大规模多媒体数据的信息流模型构建和特征提取,在云环境下进行大规模多媒体数据的主特征量矢量分析和状态空间重构,对重构的多媒体数据状态矢量特征进行自相关模板匹配,以实现数据准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行数据挖掘的精度与准确性较高,性能较好,优于传统算法。 相似文献
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本文利用深度学习算法DBN (Deep Belief Network)实现农村电商跨平台、多模态数据的有效融合;建立多源电商平台的异构数据的采集、整合、识别、清洗、特征提取、分类和分析等信息处理过程;构建农村电商产品类型、品牌、产地、溯源等特征库,实现农村电商多平台异构数据的特征提取、实时处理和监测分析;形成较高精度无损异构数据融合、信息分析与可视化、管理与决策一体化系统。研究改善了大数据背景下跨平台农村电商数据收集和信息处理的能力,提升了政府对农村电商发展现状和趋势的实时感知能力,为政府对农村电商的管理和政策决策提供可靠的信息保障。 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率。针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型。综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性。同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率。仿真结果表明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率。 相似文献
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为提高样本在分布不均衡情况下的识别精度,提出一种改进的ResNet50卷积神经网络光伏热斑识别算法。首先,为增加初期红外纹理信息流入、调整网络宽度,设计一种头部分组特征提取模块,并将其嵌入到残差网络中,提高网络在图像细微特征方面的提取能力;然后,将通道注意力机制与残差模块相结合,增加网络通道间的热斑特征信息权重,提高模型识别性能和网络收敛速度;最后,通过图像转换HSV颜色空间、平均H分量梯度直方图峰值等数据预处理方法,将负样本转为多分类数据集,并用于热斑识别网络模型,实现热斑识别结果的可视化。实验结果表明,对比其他算法,改进后的ResNet50网络在识别精度上得到显著提高。 相似文献
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提出了一种基于生成对抗网络的步态特征提取与识别算法.以CASIA-B数据集的步态图像为研究对象, 对不同视角、不同衣着或手持物的 GEI 特征进行分析.在54°, 90°, 126° 3种典型角度下对网络模型的性能进行分析, 发现模型的识别性能随着视角跨度增大而逐渐降低, 当视角为90°时网络模型达到最高的识别准确率.... 相似文献
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为解决表情识别任务中表情特征提取困难和单一的问题,提出一种结合深度残差网络与几何特征的表情识别分法.该方法对深度残差网络进行改进,使用连续小卷积代替大卷积,在各残差块中加入注意力机制,将相同的两个改进残差网络分别作为分支网络,各自提取表情特征,再通过加和平均进行聚合实现特征互补,得到全局特征.采用人脸关键点构建并计算人... 相似文献
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基于虚拟现实技术的学习者学习投入模型研究,是开发虚拟现实硬件及资源、进行相应教学设计的重要依据。目前,对虚拟现实环境的学习投入模型研究存在数据采集偏主观、实施采样困难、不易构建动态模型等问题,且模型分析维度单一,对特征值间的关联性分析不足。为了构建更为真实客观动态的学习投入模型,研究利用现代检测技术与虚拟现实相结合的分布式传感器系统,实现对学习者多维生理信息的实时监测,并对采集的多参数、多维度特征间的关联性进行分析。针对学习投入的情感、认知、行为三个维度,以电生理信号采样、语音特征提取、语义识别等现代计算机与模式识别技术为主要分析手段,实现对情绪类型的识别,并对唤醒度及情绪正负面程度进行量化;采用覆盖模型和约束模型,引入语音、语义及反应行为等信息以实现对认知投入和行为投入的分析。通过研究虚拟现实环境中学习者的学习投入综合模型,为深入分析虚拟现实教学策略与模式,优化虚拟现实学习环境提供了理论与实践支持。 相似文献
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在云计算环境下对多媒体资源进行优化权衡调度,以提高对多媒体资源的分布式访问和计算能力。传统方法采用网格调度法,随着资源分布网格的增多,导致多媒体资源的分配效果不好。提出一种基于自适应层阶调度的云计算环境下多媒体资源的权衡调度算法。首先构建了云计算环境下的多媒体资源分布结构模型,采用多路复用的网格计算方法实现对云计算数据的融合和特征提取,通过自适应层阶调度实现云计算环境下多媒体资源的权衡调度。仿真结果表明,利用该算法进行云计算环境下多媒体资源的权衡调度,可降低数据丢包率、提高调度准确性、改善云计算性能。 相似文献
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当前网络舆情的发展呈现随时间变化的过程,本文研究在大数据环境下实现预警的软件模型的构建.提出网络舆情信息获取的Mashup模式,建立评估数据集合;针对具体的网络舆情评估指标体系,提出一种通用的舆情综合度量方法;实现对舆情的分级度量,把网络舆情从高到低划分为红、橙、黄、绿等四个等级,以供相关组织决策. 相似文献
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随着信息技术和计算机视觉技术的发展,仓储管理自动化和智能化成为趋势,对仓储物体进行准确检测变得尤为重要。针对仓储环境下的物体检测应用场景,提出一种基于SSD的仓储物体检测算法,实现对仓储环境下的物体智能检测。首先采用VGG16网络进行图像特征提取,然后在仓储物体数据集上进行模型训练,最后通过优化模型参数将训练好的模型应用于仓储物体检测。在创建的仓储物体数据集上训练SSD300和SSD500两种模型,获得的仓储物体检测准确率（mAP）分别为91.83%和94.32%,表明该算法基本实现了仓储物体的准确检测。 相似文献
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对涉密信息系统进行分级保护中最重要的一环是进行信息加密,传统方法采用前向安全公钥加密方案,构造出一个前向安全信息签密模型,利用单向系统加密技术实现对涉密信息系统的分级保护。传统方法存在加密时延过大、信息加密失真等问题。提出一种基于无证书签密和双系统加密的涉密信息系统分级加密方法,构建涉密信息系统的离散信息签密模型,对涉密信息系统中的信息数据进行码元频数检测,通过无证书签密技术实现对链路层加密数据的识别,最后采用双系统加密技术实现对整个涉密信息系统的分级保护加密。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对涉密信息系统的分级保护,提高涉密信息系统中存储和通信数据的加密传输性能。 相似文献
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在云计算环境下,对高级持续威胁数据的准确挖掘可以提高云计算网络的安全防御能力.高级持续威胁数据具有极值扰动非线性特征,传统的线性处理方法难以实现对这类数据的准确挖掘.提出一种基于极值扰动非线性特征提取的云计算环境下的高级持续威胁数据挖掘仿真模型,对系统载荷运行情况进行评估,得到云计算下的动态任务调配,分析高级持续威胁数据的极值扰动非线性特性,计算高级持续威胁数据的稳态概率,得到极值扰动非线性特征,对非线性特征进行脉冲响应不变周期标记.实现了高级持续威胁数据极值扰动非线性特征的挖掘,构建数据挖掘模型.仿真实验表明,算法对持续威胁数据的正确检测概率在95%以上,数据挖掘性能优越,在云计算环境下的高级持续威胁数据的检测挖掘等领域应用价值较高,为网络安全系统构建等奠定基础. 相似文献
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嵌入式网络数据库优化访问的关键是对访问目标数据的准确推荐和挖掘,以实现数据的准确检索。提出一种基于模糊C均值聚类的嵌入式数据库并行推荐算法,构建嵌入式数据的数据结构模型,进行数据信息流属性集特征提取。采用模糊C均值聚类算法实现属性分类,以此实现嵌入式数据的库并行推荐和挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行数据库访问,精度较高,执行时间较短,性能优越。 相似文献
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ChatGPT作为一种运用于生成文本响应的语言模型，具有依赖大数据、强算法、大算力等技术特性，已成为现象级人工智能应用产品，标志着人工智能技术实现新的突破。与其技术特性相关，ChatGPT与虚假信息存在互为因果的内在关系，其生成的虚假信息数据体量大、传播速度快，对我国网络安全、网络监管、司法处置等产生风险。为有效应对ChatGPT场景下虚假信息可能触发的法律风险，要加强数字领域基础性综合性立法、强化平台治理、加快构建法治保障体系以及健全完善数据治理制度体系。 相似文献